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公开(公告)号:CN119578233A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411647345.6
申请日:2024-11-18
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于数据和神经网络的机理模型参数迭代优化方法,首先基于已有经验构建机理模型,分析并选取模型重点优化参数,构建初始参数值模型作为待优化模型。其次,收集飞行器飞行轨迹等状态数据,对其进行预处理。再次,通过神经网络算法等智能优化算法构建参数迭代优化模型,通过预处理后的数据进行训练,使机理模型仿真结果逐渐逼近实际数据,最终得到优化后的飞行器机理模型。本发明融合机理建模与神经网络建模的优点,实现机理与数据混合驱动下的机理模型迭代优化。
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公开(公告)号:CN117634946A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311560437.6
申请日:2023-11-21
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种效能评估指标体系的约简方法,包括:根据效能评估指标体系设置指标计算模型;将仿真数据输入指标计算模型,得到效能评估指标体系中所有指标的度量值;其中,效能评估指标体系中所有指标构成待约简指标集合;将待约简指标集合中每两两指标作为一个指标对;根据各指标的度量值,计算得到各指标对的Copula熵;根据各指标对的Copula熵,计算得到待约简指标集合中每个指标与其它指标之间的平均Copula熵;根据待约简指标集合中每个指标的平均Copula熵与最优熵阈值的比较结果,对待约简集合进行约简,得到约简后的指标集合。本发明解决了相关技术中缺乏既通用又准确的效能评估指标体系的约简方法的问题。
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